并非所有游戏（甚至棋盘游戏）都是计算算法。即使是最不熟练的玩家也有可能在一个Pictionary游戏中击败最热门的模式匹配算法（例如）。

如果您想说成功完成任务后棋子的移动只是对游戏对象的辅助，那么您的答案将在很大程度上是自我选择的。一个足够复杂的算法将比人类直觉更好地解决计算问题……最终。

多年来，重点一直放在信息完美的游戏上。也就是说，在国际象棋和围棋中，我们俩都在看同一个棋盘。在扑克之类的游戏中，你有我没有的信息，而我有你没有的信息，所以为了让我们中的任何一个人理解彼此的行为，我们需要模拟其他玩家拥有的隐藏信息，并管理我们如何泄露我们的隐藏信息。（一个扑克机器人的牌力可以从它的赌注中轻松确定，它会比一个没有这种情况的扑克机器人更容易被击败。）

目前的研究正在转向处理信息不完整的游戏。例如，Deepmind曾表示他们下一步可能会接近星际争霸。

我认为视频游戏和棋盘游戏之间没有太大区别，并且有几个很好的理由可以为信息不完善的游戏切换到视频游戏。

一个是，如果你想击败最优秀的人类获得重大胜利，就需要有一个人类处于领先地位的技能金字塔——与顶级魔兽冠军相比，击败顶级星际冠军更难，甚至尽管机器人可能相对难以编码，只是因为人类在星际争霸中更加努力。

另一个原因是，许多信息不完整的游戏都涉及读取面部和隐藏信息，而人工智能在这些方面具有非自然的优势；对于多人视频游戏，玩家之间通常通过服务器作为中介进行交互，因此比赛会更加正常。

人工智能计算机程序应该能够在我们玩的每一场游戏中达到相同的水平或击败人类。这是因为游戏遵循可编写脚本的规则，而人工智能旨在专注于一个特定的游戏并从其失败中吸取教训。人类与人工智能之间的区别在于，人工智能专注于一项特定的任务，比如学习掌握围棋，而我们的大脑则专注于掌握多项任务，比如……生活。甚至 Arimaa，一款为人工智能系统设计的游戏，也被一个名为 Sharp 的机器人击败：https ://en.wikipedia.org/wiki/Arimaa 。